A feldühödött aggodalmak, hogy a generatív mesterséges intelligencia ChatGPT hatalmas csalásra készteti a diákokat, amikor esszéket írnak.

A mai diákok írásbeli esszéje soha többé?

Lázasan megy ki az ablakon a szorongással teli hallgatói szakdolgozat?

Ez az a brouhaha, ami a közelmúltban totális felhajtásba tört ki. Látja, a ChatGPT néven ismert mesterséges intelligencia alkalmazás megjelenése nagy figyelmet kapott, és ugyanilyen nagy haragot váltott ki. A ChatGPT-vel kapcsolatos átfogó leírásomat lásd az itt található link. A mesterséges intelligencia etikájával és a mesterséges intelligencia törvényével kapcsolatos folyamatos és kiterjedt tudósításomat lásd az itt található link és a az itt található link, csak hogy néhányat említsek.

A kiabálás és bömbölés lényege, hogy ezt a fajta mesterséges intelligenciát, amelyet általában ún generatív AI, az esszészerű feladatok elvégzésére kéri fel a diákokat a halálra.

Miért is?

Mert a generatív mesterséges intelligencia legújabb verziója képes látszólag gördülékeny esszéket készíteni egy egyszerű felszólítás beírásával. Ha olyan sort ír be, mint például: „Mondd el Abraham Lincolnról”, a mesterséges intelligencia esszét generál Lincoln életéről és korszakáról, amely gyakran elég jó ahhoz, hogy összetévesztjük azzal, hogy teljes egészében és kizárólag emberi kéz írta. Továbbá, és itt az igazi kicker, az esszé nem lesz másodpéldánya vagy észrevehető másolata valami másnak, amit ugyanabban a témában írtak. A készülő esszé lényegében „eredeti” lesz, amennyire minden alkalmi ellenőrzés megállapítja.

Egy írási feladat előtt álló tanuló csupán meghívhat egy ilyen generatív AI-alkalmazást, beírhat egy promptot, és íme, az egész esszéjük meg van írva neki. Csak ki kell vágniuk és beilleszteni az automatikusan generált szöveget egy üres dokumentumba, lopva rápofozniuk a nevüket és az osztályinformációkat, és egy kis merész bravúrral saját munkájukként be kell adniuk.

Annak az esélye, hogy egy tanár rájön, hogy az esszét mesterséges intelligencia írta, nem pedig a diák, közel a nullához.

Botrányos!

A címlapok sietve hirdetik, hogy a keserű végére értünk annak, hogy a diákok esszéket írjanak, vagy lényegében bármilyen tanórán kívüli írási feladatot végezzenek. A helyzettel való megbirkózás egyetlen eszköze az osztályon belüli esszéírás alkalmazása. Amikor a tanulók ellenőrzött környezetben, például egy osztályteremben vannak, és azt feltételezik, hogy nem férnek hozzá laptopjukhoz vagy okostelefonjukhoz, akkor arra lesz szükségük, hogy a régimódi módon esszéket írjanak.

Hogy tisztázzuk, a régimódi módszer azt jelenti, hogy kizárólag a saját nogginjuk használatával kell írniuk.

Bármilyen, az osztálytermen kívül készült esszé azonnal gyanús lesz. A tanuló írta az esszét, vagy egy mesterséges intelligencia alkalmazás tette? Amint már említettük, az esszé annyira jól lesz megírva, hogy nem lehet azonnal észrevenni, hogy gép írta. A helyesírás kifogástalan lesz. A szintaxis elképesztő lesz. A beszédsor és a lehetséges coacholt érvek meggyőzőek lesznek.

A fenébe is, bizonyos értelemben azt sugallhatná, hogy a generatív mesterséges intelligencia megdönti közmondásos kezét egy olyan esszé elkészítésével, amely meghaladja annak a diáknak a képességeit, aki ezt az aljas utat választja. Lehet, hogy egy tanár gyanakodni fog pusztán azért, mert az esszé egy kicsit túl jó. Egy hozzáértő tanár kísértést érezne azt, hogy a diák nem írhatott ilyen elegáns és légmentes prózát. Megszólalnak a belső vészharangok.

Természetesen csúnya dolog kihívni egy tanulót az esszéjére, és káros következményekkel járhat.

Tegyük fel, hogy a tanuló gondosan megírta az esszét, teljesen egyedül. Lehet, hogy kétszer-háromszor ellenőrizték. Arra is van esély, hogy esetleg egy barátjuk vagy ismerősük megnézzen valamit, ami extra polírozást igényel. Összességében még mindig az ő esszéjük, ahogyan ők írták. Képzeljen el egy tanárt, aki határozott kérdéseket tesz fel ennek a komoly és szorgalmas diáknak az esszével kapcsolatban. Érezhető a zavar és a bánat amiatt, hogy alapvetően csalással vádolják, még akkor is, ha a tanár hangosan nem állít ilyet. A puszta szembesítés is elég ahhoz, hogy aláássa a tanuló megbecsülését, és hamis rágalmazottnak érezze magát.

Vannak, akik ragaszkodnak ahhoz, hogy minden tanár, akinek gyanúja van egy esszé szerzőjével kapcsolatban, meg kell kérnie a diákot, hogy magyarázza el, mit írt. Feltételezhető, hogy ha az esszét a hallgató írta, akkor az adott hallgató megfelelően el tudja magyarázni. A tanárok eonok óta végeznek ilyen jellegű vizsgálatokat. Lehet, hogy egy diák rávesz egy másik diákot, hogy írja meg nekik esszéjét. Lehet, hogy a tanuló rávette volna a szülőjét, hogy írja meg esszéjét. A mai világban a diák fizethet valakinek az interneten, hogy titokban megírja esszéjét a nevükben.

Így szokásos, és nem nagy ügy, ha egy tanulót megkérnek a szerzőség igazolására egy tantermi vizsgálaton keresztül.

Örülök, hogy szóba hoztad.

Egy diák enyhén vagy bizonyíthatóan grillezési kísérlete nem olyan egyszerű lakmuszpapír, mint gondolná. A tanuló alaposan tanulmányozhatta volna az MI által készített esszét, és felkészülhetett volna egy esetleges kihallgatásra.

Gondold ezt így. A tanuló először egy gombnyomással elkészíti az esszét. A diák ezután rengeteg időt tölt az esszé megírásával, ehelyett az esszé alapos vizsgálatával és tanulmányozásával. Egy idő után a szavak szinte teljesen az emlékezetben maradnak. A diák szinte becsapja magát, és azt hiszi, hogy valóban ő írta az esszét. A magabiztosság és tudatosság eme látszata könnyen átvehetné őket a tanár által vezetett vizsgálaton.

Aha, egyesek azt mondják, kissé ellenpontozva a generatív AI-alkalmazásoktól való félelmet, megjegyzik, hogy a diák valójában „tanult” valamit azzal, hogy elkészítette az esszét. Persze nem a hallgató végezte a lábmunkát a téma kutatása érdekében, és nem is ő írta az esszét, de ha figyelmesen áttanulmányozta az esszét, úgy tűnik, hogy tanult a témáról. Az a diák, aki elkötelezi magát, hogy fejből megtanulja a Lincolnról szóló esszét, feltehetően tanult valamit Lincolnról.

A tanulás megtörtént.

Hohó, a válasz szerint a megbízás valószínűleg kettős folyamat volt. A Lincoln megismerése viszonylag másodlagos lehetett. Az igazi cél az volt, hogy a tanuló megtanuljon írni. A megbízás ezen lényeges részét teljesen aláásták. A tanárok gyakran nyílt végű témákat osztanak ki, és valójában csak arra törekszenek, hogy a tanulók megtapasztalják az írást. Ki kell raknia, hogy mit szeretne írni, ki kell találnia a használni kívánt szavakat, ésszerű mondatokba és bekezdésekbe kell raknia a szavakat, és így tovább. Egy mesterséges intelligencia által készített esszé puszta elolvasása egyáltalán nem illeszkedik az esszéfeladat alapvető szempontjához.

Ennek ellenpontja az az állítás, hogy a hallgató potenciálisan megtanulja az írást, ha alaposan megvizsgálja az MI által készített írást. Nem tanulmányozzuk mindannyian az írás nagymestereit, hogy lássuk, hogyan írnak? Írásunk kísérlet arra, hogy elérjük Shakespeare-t és más nagyszerű írókat. Az írott szó tanulmányozása az írásmód elsajátításának megfelelő eszköze.

Mint egy kiélezett teniszmeccs, a labda a háló másik oldalára kerül. Bár a jó írás tanulása jó, végül is írnod ​​kell, ha írni akarsz. Nem lehet csak a végtelenségig olvasni, majd üresen feltételezni, hogy a diák most már tud írni. Addig kell írniuk, írniuk és folytatniuk az írást, amíg kézzelfoghatóan nem tudják bemutatni és fejleszteni írási képességeiket.

Látod, hogy ez az egész elég rejtély?

Legyen tudatában annak, hogy ez az egész körülbelül egymillió vagy több csavart rejt magában.

Kitérek néhány ötletesebb és érdekesebb fordulatra.

Az esszé hangolása mesterséges intelligenciával

Shakespeare említése után a generatív mesterséges intelligencia egy olyan aspektusa, amely meglepő lehet az Ön számára. Sok generatív mesterséges intelligencia-alkalmazásban ilyesmit mondhat: „Írjon esszét Lincolnról, mintha Shakespeare írta volna az esszét.” A mesterséges intelligencia megpróbál olyan esszét generálni, amely úgy tűnik, hogy Shakespeare írásaiban szokásos nyelven íródott. Nagyon szórakoztató és lebilincselő mutatvány látni, és sokak számára ez nagyon jól esik.

Hogyan kapcsolódik ez a tanulóhoz, aki „csal” azzal, hogy generatív mesterséges intelligenciát használ esszéi írásához?

Számos generatív AI-alkalmazásban megmondhatja az AI-nak, hogy a csillagoknál kevésbé megfelelő módon írjon. A mesterséges intelligencia olyan esszét fog készíteni, amely kissé durva a széleken. Itt vagy ott vannak szintaktikai problémák. Az esszé logikája lehet ugrásszerű vagy kissé széteső.

Ez okos trükk lenne. A tanuló előveszi a kapott dolgozatot, és beadja. A dolgozat elég jó a legjobb osztályzathoz, de közben nem olyan tökéletes, hogy felkeltse a tanár haragját. Ismét az AI mindent megtett a tanulóért, beleértve az esszét némileg tökéletlenné.

Ezen felül a legtöbb generatív AI-alkalmazás lehetővé teszi, hogy tetszőleges mértékben használja az alkalmazást. Így jön ez a játékhoz. Egy diák beírja, hogy az AI alkalmazásnak egy kissé tökéletlen esszét kell készítenie Lincolnról. Az esszé készül. A tanuló megnézi az esszét, és rájön, hogy még mindig túlságosan tökéletes. A tanuló beír egy másik promptot, amely arra utasítja az MI-t, hogy a tökéletlenségeket még hangsúlyosabbá tegye.

Habozzon, öblítse le, ismételje meg.

A tanuló folyamatosan beírja a felszólításokat, és ellenőrzi az elkészített esszéket. Ez újra és újra előfordul. Végül a tanuló a mesterséges intelligenciát a megfelelő tökéletlenségi szintre juttatja az esszében. Az aranyhajú változatot sikerült elérni. Éppen elég tökéletes ahhoz, hogy magas osztályzatot kapjon, és éppen elég tökéletlen ahhoz, hogy ne keltsen gyanút.

Biztos vagyok benne, hogy néhányan mogorván azt mondják, hogy ha a diák az átkozott esszé megírása mellett döntött volna, akkor talán kevesebb időt vagy legalább ugyanannyi időt töltött volna magának az esszének a megírásával. A mesterséges intelligencia alkalmazásának mindezen energiatakarékos felhasználása arra irányulhatott, hogy egyszerűen elkezdjük megírni az esszét.

Nos, ne feledd, a diáknak nem ez jut eszébe. A felszólítások egyszerű bevitele, valamint a kívánt esszé iteratív áttekintése és kiválasztása minden bizonnyal sokkal könnyebb lesz a hallgató számára. Egy óra ezzel sokkal kevésbé fáradságos, mint közvetlenül megírni az esszét. Az okosságot ebben az esetben a valósággal kell mérlegelni.

Mi történik, ha más tanulók is ugyanezt teszik

Fogadni mernék, hogy ez az okos gondolat járt a fejében, amikor az esszékről és a generatív AI-alkalmazásokról szóló előző elemzést olvasta, nevezetesen, hogy a diák kétségtelenül elkapja, ha sok más diák is így tesz.

Engedje meg, hogy elmagyarázzam.

Egy tanár az egész osztályukkal megbízza, hogy írjanak esszét Lincolnról. Tegyük fel, hogy a tanulók 90%-a úgy dönt, hogy generatív AI alkalmazást használ ehhez a feladathoz. Ha a 90% túlságosan lehangolónak tűnik, menj tovább, és használj helyette 10%-ot. Ne feledje, hogy amint a diákok megismerik a generatív mesterséges intelligencia-alkalmazások hasznosságát, gombamód szaporodik a kísértés ezek használatára.

Oké, szóval az osztály jelentős százaléka használ generatív AI alkalmazást. Feltételezheti, hogy a hallgatók nagyjából ugyanazt a Lincoln-esszét fogják feldolgozni. A tanár észreveszi, mire a harmadik vagy negyedik esszét osztályozza, hogy a dolgozatok nagyjából egyformák. Ez hatalmas nyom lesz, hogy valami nincs rendben.

Sajnálom, de nem valószínű, hogy ilyen szerencsés leszel.

A legtöbb generatív AI-alkalmazás nagyon érzékeny arra, hogy a prompt hogyan készül. Ha azt írom, hogy „Mesélj Lincolnról” és ha azt írom, hogy „Mondd el Lincoln életét”, akkor valószínű, hogy az esszék lényegesen eltérőek lesznek. Először is, az AI által készített esszé Lincoln elnökre összpontosít a Fehér Házi hivatali ideje alatt, és mindent kihagy a gyerekkoráról. A másik felszólítás egy esszét készíthet a születéséről a haláláig.

A tanulók valószínűleg nem pontosan azt írják be, amit a tanár adott nekik az esszéhez. Ésszerűnek tűnik csalóként variációkat kipróbálni. De még ha minden diák pontosan ugyanazt a promptot írja be, elég jó az esély arra, hogy mindegyik esszé különbözik majd a többitől.

Ezek az AI-alkalmazások egy hatalmas, belsőleg kialakított matematikai és számítási hálózatot használnak, amely alapvetően az interneten található szövegekhez igazodik. Az esszé létrehozásának folyamatában egy valószínűségi tényező szerepel. Nem valószínű, hogy a kiválasztott szavak ugyanabban a sorrendben és pontos megfogalmazásban vannak. Általában minden esszé eltérő lesz.

Ennek azonban van egy fogása. Ha a választott téma meglehetősen homályos, akkor előfordulhat, hogy az elkészült esszék némelyike ​​hasonlít majd egymásra. Ennek részben az az oka, hogy a szöveg gyökerénél lévő minta kezdetben vékony volt. Ennek ellenére az esszé összeállításának módja egészen más lehet. Csak azt mondom, hogy a tartalom lényege önmagában potenciálisan nagyjából ugyanaz lehet.

Nem akarom, hogy komornak tűnjön, de ugyanazt az állítást teheti egy olyan általános témával kapcsolatban, mint Lincoln élete. Hányféleképpen tudod kifejteni élete általános vonatkozásait? Ha valamilyen módon biztosítaná a diákokat egy lezárt osztályteremben, hogy Lincolnról írjanak, és online hozzáférést adna nekik, hogy kutassák az életét, merem állítani, hogy az esszék némileg hasonlóak mindenesetre megtörténhet.

Az ingyenes és egyszerű tényező lényeges

Ha egy diák manapság úgy akar csalni, hogy fizet valakinek az interneten, hogy megírja a dolgozatát, akkor nagyon egyszerű megtenni (remélem, ez nem döbben meg, lehet, hogy előtte figyelmeztetést kellett volna adnom).

A probléma azonban az, hogy fizetni kell az esszéért. Emellett van némi esély arra is, hogy később esetleg elkapnak. Hitelkártyával fizetett az esszéért? Talán jobb, ha valamilyen földalatti fizetési feldolgozást használ, hogy tisztán tartsa a nyomait.

A generatív mesterséges intelligencia szépsége vagy talán elkeserítő tényezője, hogy jelenleg legtöbbjük ingyenesen elérhető. Nem kell fizetni. Nincs különösebb nyomon követés a használatáról (jó, hogy egyértelmű legyen, az AI alkalmazás nyomon követheti a használatot, különösen azért, mert sok mesterséges intelligencia alkalmazás megköveteli, hogy regisztráljon egy e-mail címet, de természetesen ezt is meghamisíthatja ).

Vannak, akik természetesen azt feltételezik, hogy mesterséges intelligencia varázslónak kell lennie ahhoz, hogy egy generatív AI-alkalmazást használhasson.

Nem így van.

Általában véve a generatív AI-alkalmazások használata elképesztően egyszerű. Meghívja az AI alkalmazást. Megjelenít egy nyitott szövegdobozt, amelybe beírhatja a promptot. Beír egy promptot, és megnyomja az elküldést. Az AI alkalmazás generálja a szöveget.

Nagyjából ennyi.

Nincs szükség speciális számítógépes nyelvekre. Nem ismeri az adatbázisokat vagy az adattudományt. Biztosíthatom Önöket, hogy az iskolában szinte minden gyerek könnyen használhat egy generatív AI-alkalmazást. Ha egy gyermek tud gépelni, használhatja ezeket az alkalmazásokat.

Egyesek azzal érvelnek, hogy a generatív mesterségesintelligencia-alkalmazásokat kínáló cégeknek először ellenőrizniük kell a felhasználó életkorát, feltehetően azért, hogy megakadályozzák, hogy a nem felnőttek csalási célokra használják esszékíráskor. Ha a felhasználó jelzi, hogy nem felnőtt, ne engedje, hogy használja az AI alkalmazást. Őszintén szólva, ez egy valószínűtlen megelőzési forgatókönyv, hacsak nem hoztak valamilyen mesterséges intelligencia-törvényt, amely megpróbálja bevezetni az ilyen jellegű korlátozásokat. Még ha ilyen törvényeket is elfogadnak, valószínűleg megkerülheti ezt egy generatív mesterséges intelligencia alkalmazás használatával, amelyet egy másik országban tárolnak stb.

Egy másik tiltó szög az lenne, ha a generatív AI-alkalmazások használata pénzbe kerülne. Tegyük fel, hogy tranzakciónkénti vagy előfizetési díj van. Ezzel a generatív mesterségesintelligencia-alkalmazás egy szintre kerülne azokkal az emberekkel az interneten, akik esszét írnak Önnek, amely erre felkéri Önt. A munka fej-fej mellett haladna a mesterséges intelligenciával (mellékesen, ez mind azt sugallja, hogy azokat az embereket, akik megélhetésükért esszéket írnak a diákoknak, felváltják az MI-vel, amely ugyanezt teszi; a kérdés az, hogy szomorúak vagy elégedettek legyünk hogy azok az emberek, akik ilyen megélhetést keresnek, többé nem lesznek képesek ilyen módon megtenni).

A generatív AI-alkalmazásokat gyártó cégek minden bizonnyal pénzt akarnak keresni ezekkel az alkalmazásokkal, bár ennek módja még mindig a levegőben van. A tranzakciós díj felszámítása, az előfizetési díj vagy esetleg a generált szó utáni felszámítása mind szóba jöhet. Ahelyett, hogy díjat számítanának fel az embereknek, a bevételszerzés történhet hirdetések használatával. Talán minden alkalommal, amikor egy adott generatív AI-alkalmazást használ, először látnia kell egy hirdetést. Ez lehet pénzkereső.

Utálok tejet önteni erre, de a diákcsalás leküzdésének eszközeként ez nem lesz semmiféle ezüstgolyó. Nem is közel.

A generatív AI-nak vannak nyílt forráskódú verziói. Az emberek közzéteszik ezeket, mások pedig alkalmasak arra, hogy ingyenesen elérhetővé tegyék az alkalmazást. Így vagy úgy, még akkor is, ha egyes cégek díjat számítanak fel, Ön találhat olyan változatokat, amelyek ingyenesen használhatók, bár előfordulhat, hogy hirdetéseket kell látnia, vagy esetleg regisztrálnia kell, és marketing célokra meg kell adnia magáról néhány információt.

Segít-e ezen a többlépéses

Egy diák úgy dönt, hogy generatív AI alkalmazást használ esszé elkészítéséhez.

Ahelyett, hogy azonnal befordítaná az esszét, a tanuló úgy dönt, hogy megszerkeszti az esszét. Megfontoltan kiszednek itt néhány szót. Fogalmazz meg néhány szót. Mozgass egy mondatot feljebb. Helyezzen egy mondatot lejjebb. Egy kis szerkesztés és finomítás után most van egy esszéjük, amelyet készek beküldeni.

Ez az esszé a diák munkája vagy nem?

Elvezettelek a millió dolláros nagy megválaszolatlan megválaszolatlan kérdéshez.

Nézzünk néhány rövid háttérinformációt a törvényes jogokról és a jogsértésekről. Ez az a téma, amivel elég sokat foglalkoztam, pl az itt található link és a az itt található link, Például.

Valószínűleg már tud valamit a szerzői jogokról és az úgynevezett szellemi tulajdonról (IP). Valakinek, akinek szerzői joggal védett története van, meg kell őriznie a történethez kapcsolódó különféle törvényes jogokat. Nincsenek teljesen vaskalapos, mindenre kiterjedő látszatuk a törvényes jogoknak. Vannak kivételek és kivételek.

A szerzői jog által védett anyag megsértésével kapcsolatos egyik legnehezebb probléma az, hogy milyen közel áll az eredeti forráshoz képest. Talán olvasott vagy látott híreket híres énekesekről és szövegeikről, amikor valaki más írt egy dalt látszólag hasonló szöveggel, és hogy ez jogilag megfelelő volt-e vagy sem.

Korábban már említettem, hogy a generatív mesterséges intelligencia alkalmazás általában nem készít olyan esszét, amely más anyagok másolata, amelyre korábban az interneten található tartalmak vizsgálatával képezték ki. Valószínű, hogy az anyag általánosított, és úgy van összemosva, hogy többé már nem hasonlít arra, amiből a forrástartalom állt.

Várnunk kell, és meglátjuk, hogyan kezeli ezt a jogi eljárás. Ha egy generatív mesterségesintelligencia-alkalmazás olyan műalkotást hoz létre, amely vizuálisan nyilvánvalóan hasonlít valamilyen forrásból származó műalkotáshoz, valószínűleg hajlamosak lennénk az MI-t és az AI készítőit azzal vádolni, hogy megsértették az eredeti műhöz kapcsolódó szerzői jogokat. A saját szemünkkel láthatjuk.

Ha esszékről van szó, ez bonyolultabb lehet. A nyilvánvaló esetek azok, amikor a teljes mondatok és bekezdések szóról szóra azonosak. Ezt mindannyian láthatjuk. De ha a megfogalmazás egy kis eltéréssel eltér, szürke területekre kerülünk.

Milyen messze kell lennie az újonnan készített anyagnak az eredeti forrásanyagtól ahhoz, hogy kijelenthesse, hogy önmagában jóhiszemű eredeti?

Ez egy súlyos kérdés.

Kössük ezt azzal a tanulóval, aki a generatív AI alkalmazást használja a dolgozatához.

Pillanatnyilag tegyünk úgy, mintha egy, az AI alkalmazás által generált esszét „eredeti” esszéként értelmeznének. Azt mondom, tegyük fel, hogy semmilyen látható módon nem sért semmilyen más, korábban létező esszét vagy szöveges narratívát a Földön.

Ezután a tanuló az anyag eredeti forrásával kezdi. Mint már jeleztük, a hallgató szerkeszti és finomítja ezt az anyagot. A dolgok elérik azt a pontot, ahol az AI-alkalmazás által készített eredeti most már eltér attól a finomított verziótól, amelyet a tanuló kitalált.

Ez csalás?

Talán igen, talán nem.

Lehet vitatkozni, hogy az. A diák azzal kezdte, hogy az MI megírta nekik esszéjét. Mindaz, amit a diák csinált, gépiesen eljátszotta az esszét. Elvárjuk a tanulótól, hogy a levegőből írja meg az esszét, és ehhez használja a saját nógatását. Nyilvánvalóan csalás az AI alkalmazást használni az alapvonal létrehozásához. Adjon „F” osztályzatot a tanulónak.

Nem olyan gyorsan. Lehet vitatkozni, hogy ez nem csalás. A tanuló újraszerkesztette a forrásanyagot. Ha az AI-alkalmazás által készített esszé és a tanulók által finomított verzió összehasonlítása elég nagy különbséget mutat, akkor azt mondjuk, hogy a tanuló írta az esszét. Igaz, más anyagokat is felhasználtak ehhez, de nem mondhatod el ugyanezt, ha enciklopédiát vagy más forrást használtak? Ez a tanuló „A” osztályzatot érdemel azért, mert saját esze alapján írt esszét (annak ellenére, hogy ehhez más anyagokra hivatkozott).

A tanárok ennek az amúgy is bosszantó kérdésnek a közepébe fognak kerülni.

Az egyik megközelítés az, hogy a tanár kategorikusan kijelentheti, hogy a diákoknak fel kell sorolniuk az összes hivatkozott anyagot, beleértve azt is, hogy használtak-e generatív AI alkalmazást vagy sem. Ha egy diák nem sorolja fel közvetlenül a generatív mesterséges intelligenciát referenciaként, és ha a tanár rájön, hogy nem sorolta fel, akkor a tanuló összességében „F” osztályzatot kap a feladatra. Vagy talán egyes iskolák ezt csalásnak tekintik, ami miatt a tanuló automatikusan bukáshoz vezet. Vagy esetleg kiutasították. Meg kell néznünk, meddig mennek el az iskolák ezekben az ügyekben.

Általánosságban elmondható, hogy a szellemi tulajdon és a művek, például az esszék (szöveg), a művészet (képek) és a videók zűrzavaros világa felé tartunk, beleértve:

• Egyesek jogorvoslatot fognak kérni a generatív mesterségesintelligencia-készítőktől a mesterséges intelligencia által az előállított kimenet létrehozásához használt tartalomforrások tekintetében.
• Vannak, akik a generatív mesterséges intelligencia eredményeit veszik át, és az eredményt saját munkájuknak tekintik, majd megpróbálnak jogorvoslatot kérni mindenkitől, aki megsérti „eredeti” munkáját.
• Ez körbefordulhat úgy, hogy valaki generatív MI-ből állít elő kimenetet, amely felkerül az internetre, majd jön egy másik generatív AI, és ezt felhasználja a hasonló művek előállításának képzésében.

Negatívum pozitívvá alakítása

Ez a sok beszéd a generatív mesterséges intelligencia rosszságáról, amikor a diákok csalásáról van szó, talán elhomályosítja az elménket, néhányan arra buzdítanak.

Vedd ezt más irányba.

leülsz?

Lehet, hogy a tanároknak meg kellene fontolniuk, hogy a tanulók szándékosan alkalmazzák a generatív mesterséges intelligenciát az esszékírás tanulási folyamatának részeként.

Korábban már írtam az ún kettős felhasználás AI, lásd az itt található link. Az elképzelés az, hogy néha egy mesterséges intelligencia rendszert rosszra lehet használni, néha pedig át lehet váltani és jóra lehet használni. Az aggasztó az, amikor valaki jóra írja az MI-t, és boldogan nincs tudatában annak, hogy MI-jét milyen könnyen lehet a gonoszság kísértetévé változtatni. Része Etikus AI az a felismerés, hogy a mesterséges intelligenciát úgy kell megalkotni, hogy ne váljon egyik napról a másikra átokká. Ez folyamatos aggodalomra ad okot.

Vissza a generatív AI-hoz az esszék elkészítéséhez.

Korábban felvetettem azt a koncepciót, hogy a tanuló a már létező írásos munkákat nézegetve megtanulhatja az írást. Ennek bőséges értelme van. Alapvetően minél többet olvasol, annál valószínűbb, hogy a mentális látszatodat kiterjeszted az írásra. Amint korábban említettük, még mindig meg kell írnia, mivel a világ összes olvasmánya nem feltétlenül tesz jó íróvá, ha nem gyakorolja az írást.

Használhatnánk a generatív mesterséges intelligenciát az olvasás-írás összekapcsolásának elősegítésére. Kérje meg a tanulót, hogy szándékosan használja a generatív AI-t. Az AI esszét készít. A tanuló azt a feladatot kapja, hogy bírálja el az MI által készített esszét. Ezt követően a hallgatónak új esszét kell írnia, esetleg más témában, de használhatja a korábbi MI által generált esszé szerkezetét és egyéb általános elemeit.

Egyesek szerint ez még produktívabb lehet a diákok számára, mintha egyszerűen olyan írók könyveit vagy más szövegeit olvasnák el, amelyekkel a tanuló nem tud „kölcsönhatásba lépni”. Az AI alkalmazással a tanuló megpróbálhatja újra lefuttatni és elkészíteni a kezdeti esszét számos felszólítás segítségével, egymás után. A tanuló megkérheti az MI-t, hogy írjon egy barebone-esszét Lincolnról. Ezután a hallgató egy hosszú esszét kér Lincolnról, amely kötetlen hangon van megírva. Ennek áttekintése után a tanuló jelzi az AI alkalmazásnak, hogy készítse el a Lincoln-esszé erősen formalizált változatát. Stb.

Az elhangzott állítás az, hogy ez anyagilag segítheti a tanulót az írás megismerésében és az írás folyamatában.

Egy közelmúltbeli kutatási cikk éppen ezt javasolja: „A cikk szerzői úgy vélik, hogy a mesterséges intelligencia segítségével három akadályt lehet leküzdeni az osztálytermi tanulás előtt: javítani kell az átvitelt, megtörni a magyarázó mélység illúzióját, és megtanítani a tanulókat a magyarázatok kritikus értékelésére.” Dr. Ethan Mollick és Dr. Lilach Mollick „Az AI Chatbotok által lehetővé tett új tanulási módok: három módszer és feladat” című tanulmányában, A Pennsylvaniai Egyetem Wharton Iskolája és a Wharton Interactive, 12. december 2022.)

Például rámutatnak, hogy a tanulási transzfer javítása így történhet: „A mesterséges intelligencia egy olcsó módja annak, hogy sok példát adjunk a diákoknak, amelyek közül néhány pontatlan, további magyarázatra szorul, vagy egyszerűen csak kitalált. A témában alapismeretekkel rendelkező tanulók mesterséges intelligencia segítségével tesztelhetik értelmüket, és kifejezetten arra késztethetik őket, hogy nevezzék meg és magyarázzák el a téma pontatlanságait, hiányosságait és hiányzó aspektusait. A mesterséges intelligencia végtelen számú példát kínálhat a fogalmakra és ezek alkalmazásaira, és arra ösztönözheti a tanulókat, hogy: hasonlítsák össze a példákat különböző kontextusokban, magyarázzák el a fogalom lényegét, és rámutassanak a következetlenségekre és a hiányzó információkra abban, ahogyan az MI a fogalmakat alkalmazza. új helyzetekre” (uo.).

Ez hasonlít a régi refrénhez, ha nem tudod legyőzni őket, csatlakozz hozzájuk.

Változtassa a generatív AI-t oktatási eszközzé.

Jaj, jön a gyors válasz.

Behelyezed a rókát a csirkeólba. Azoknak a diákoknak, akiknek fogalmuk sem volt arról, hogy mi az a generatív mesterséges intelligencia, most nyíltan, egy tanár és iskoláik nyílt cselekedetei fogják megmutatni. Ha a diákok tanácstalanok voltak a csalás lehetőségeivel kapcsolatban, akkor azt közvetlenül az arcukba és a kezükbe tesszük.

Teljesen visszataszítónak tűnik, hogy az illetékesek a csalás eszközeivel ismertetik meg a tanulókat. Így a legőszintébb tanulókat örökre a csaló kísértések birodalmába helyezi. Mindenki hozzáférhet a csalógéphez. Azt mondják nekik. Nem kell elrejteni. Nem kell úgy tenni, mintha nem generatív AI-t használna. Az iskola és a tanár rávette, hogy használd.

A viszonzás erre az, hogy vakon és tudatlanul a homokba kell dugni a fejét, hogy azt gondolja, hogy a diákok nem ismerik meg a generatív mesterséges intelligenciát. Amíg te ostobán úgy teszel, mintha nem tudnának róla, addig ők az iskolán kívül igyekeznek használni. Jobb választás, ha bemutatja nekik a dolgot, megbeszéli, mire használható és mire nem, és ragyogó fényt visz az egész rejtélybe.

Ez elég döcögős.

Azok számára, akik a technológia oktatási innovációival kapcsolatban kutatnak, érdemes egy pillantást vetni a generatív AI-ra, és arra, hogyan változtathatja meg az oktatási megközelítések természetét, és hogyan befolyásolhatja a tanulók tanulását. Hamarosan eljön.

Az észlelés segítségével megmenthet minket a tönkremeneteltől

Válts kalapot, és nézzük meg egy pillanatra a digitális alkotásokat.

Ha digitális alkotást hoz létre, érdemes valamilyen módon megjelölnie azt, hogy később észrevehesse, valaki választotta-e az Ön művészetének felhasználását vagy újrafelhasználását. Ennek egyszerű módja a digitális műalkotás egyes képpontjainak vagy pontjainak megváltoztatása. Ha itt vagy ott tesz néhányat, a műalkotások megjelenése továbbra is ugyanolyannak tűnik az emberek szemében. Nem fogják észrevenni azokat a pixeleket, amelyek tinédzserek, és valamilyen különleges színre lettek beállítva, amelyek csak digitális eszközökön keresztül láthatók.

Lehet, hogy ismeri ezeket a technikákat a vízjelezés egyik formájaként. Ahogyan a régi időkben próbálkoztak papír alapú anyagok és más nem digitalizált tartalom vízjellel, úgy mi is fokozatosan elterjedt a digitális vízjel.

Előfordulhat, hogy egy digitális vízjel el van rejtve egy digitális műalkotás képében. Ha ez tolakodónak tűnik a képen, megpróbálhatja beágyazni a vízjelet a digitális grafikát (a digitális alkotás úgynevezett metaadatait) tartalmazó fájlba.

Előfordulhat egy macska-egér játék.

Jön néhány gonosztevő, aki rájön a digitális vízjelére. Eltávolítják. Most látszólag szabadon használhatják digitális műalkotásait, anélkül, hogy aggódnának, hogy később Ön belepiszkálhat, és bebizonyíthatja, hogy ez nyilvánvalóan az Ön erőfeszítéseinek átverése. Azok a gazemberek!

Fel kell gyorsítanunk a digitális vízjelet, amit kriptográfiai technikák és technológiák használatával tehetünk meg. Gondoljon a titkos üzenetekre és a kódolásra.

Az ötlet az, hogy a digitális vízjelet úgy kódoljuk, hogy nehéz megtalálni. Lehetséges, hogy nehéz eltávolítani. Akár azt is megpróbálhatnánk elérni, hogy a digitális műalkotást megjelenítő vagy használatát lehetővé tevő szoftvernek először ellenőriznie kell, hogy létezik-e érvényes kódolt digitális vízjel a műben, különben nem megfelelő másolatnak minősül. Elkaptalak.

Megtehetjük ugyanezt a szöveget előállító generatív mesterséges intelligencia esetében?

Letették a kesztyűt. A probléma azonban bizonyos mértékig nehezebb lehet, mint amikor digitális vízjeleket fontolgatunk műalkotásokhoz.

Ezért van.

Tételezzük fel, hogy az egyetlen hely, ahol a vízjelet közvetlenül a szövegbe helyezheti. Ezt azért mondom, mert a generált szöveg nem feltétlenül kerül be egy fájlba. A szöveg csak szöveg. Kivághatja és beillesztheti a generatív AI eszközzel. Ebben az értelemben általában nincs metaadat vagy fájl, amelybe a vízjelet be lehetne ágyazni.

Csak a szövegre kell koncentrálnia. Tiszta szöveg.

Az egyik lehetőség az lenne, ha a generatív mesterséges intelligencia rejtett módon előállítaná a szöveget nyomon követhető módon. Nyers, de nem praktikus példaként képzeljük el, hogy úgy döntöttünk, hogy minden harmadik mondatot az „És” szóval kezdünk a mondat elején. Még mindig létrehoznánk egy látszólag teljesen gördülékeny esszét. Az egyetlen trükk az, hogy minden harmadik mondat a választott varázsszavankkal kezdődik. Senki más nem tudja, mire készülünk.

Egy diák generatív mesterséges intelligencia segítségével készíti el a Lincolnról szóló esszét. A tanuló közvetlenül az AI alkalmazásból veszi át, és e-mailben elküldi a tanárnak. Kiderült, hogy a diák az utolsó pillanatig várt, és túllépte a közzétett határidőt. Nincs idő az esszé áttekintésére. Csak küldd el és reméld a legjobbakat.

A tanár megnézi az esszét. Tegyük fel, hogy elmondtuk neki, hogy a vízjelünk a minden harmadik mondat elején használt mágikus szóból áll. A tanár észleli, hogy ez a helyzet ebben a beküldött esszében. Bár hihetetlenül csekély az esélye annak, hogy a tanuló írta az esszét, és valószínűleg szereti ezt a szót használni minden harmadik mondat elején, úgy gondolom, ésszerűen egyetérthetünk abban, hogy ez nagyon valószínűtlen, és ehelyett a diák valószínűleg a generatív mesterséges intelligenciát használta. az esszé elkészítéséhez.

Látod, hogy működik ez?

Bízom benne, hogy igen.

A probléma most az, hogyan lehet olyan vízjelet kitalálni, amely nem annyira nyilvánvaló. A tanuló észreveheti, hogy a mondatok furcsán egy bizonyos szót használnak. Talán sejtik, mi történik. A tanuló viszont mozoghat a mondatok között, és átfogalmazhat. Ez aztán nagyjából elsüllyeszti ezt a vízjelet, mivel az esszét már nem lehet könnyen észrevenni, mintha a generatív mesterséges intelligencia írta volna.

A macska-egér játék ismét előretör.

Folyékony szöveget kell készítenünk, amely valamilyen módon tartalmaz egy „vízjelet”, oly módon, hogy azt nem lehet könnyen felismerni. Továbbá, ha lehetséges, a vízjelnek továbbra is meg kell maradnia, még akkor is, ha az esszét kissé módosítják. Egy teljes átdolgozás valószínűleg nem fogja lehetővé tenni a vízjel fennmaradását. De szeretnénk némi redundanciát és rugalmasságot, hogy a vízjel lehetőleg akkor is észlelhető legyen, ha a szövegterületen némi változtatás történik.

Egy kutató, aki a ChatGPT-t (az OpenAI mesterséges intelligencia-alkalmazását) gyártó cégnél dolgozik, néhány érdekes kriptográfiai erőfeszítést kutat a vízjelekkel kapcsolatos megfontolások mentén. Scott Aaronson az austini Texasi Egyetem számítástechnikai professzora, és nemrégiben előadást tartott a folyamatban lévő munkák egy részéről (az átirat a blogján található).

Tekintsük ezt a részletet, amelyben röviden elmagyarázza a meglévő megközelítést: „Hogyan működik? A GPT esetében minden bemenet és kimenet egy tokenek lánca, amelyek lehetnek szavak, de lehetnek írásjelek, szavak részei vagy több – összesen körülbelül 100,000 XNUMX token van. Lényege, hogy a GPT folyamatosan egy valószínűségi eloszlást generál a következő generálandó tokenre vonatkozóan, amely az előző tokenek karakterláncától függ. Miután a neurális háló létrehozta a disztribúciót, az OpenAI szerver ténylegesen mintát vesz egy tokent az adott eloszlásnak megfelelően – vagy a disztribúció valamely módosított változatát, a „hőmérséklet” nevű paramétertől függően. Mindaddig, amíg a hőmérséklet nem nulla, általában előfordul némi véletlenszerűség a következő token kiválasztásában: futhat újra és újra ugyanazzal a prompttal, és minden alkalommal más befejezést (vagyis kimeneti token-sorozatot) kaphat. .”

Amint azt megjegyeztük, van egy meghatározott mértékű véletlenszerűség a tekintetben, hogy mely szavak kerülnek a következő helyre a ChatGPT alkalmazás által levezetett esszébe. Ez megmagyarázza azt a korábban megfogalmazott gondolatot is, hogy minden esszé valószínűleg némileg eltérő, még akkor is, ha ugyanarról a témáról szól. Az esszégenerálás során a véletlenszerű kiválasztási megközelítés céltudatos, meghatározott határokon belüli alkalmazása zajlik a motorháztető alatt.

Most elérkezünk a lédús részhez, a kriptográfiai keveredéshez: „Tehát a vízjelezésnél a következő tokent véletlenszerű kiválasztása helyett az lenne az ötlet, hogy álvéletlenszerűen, egy kriptográfiai pszeudovéletlen függvény segítségével válasszuk ki, amelynek kulcsát csak az OpenAI ismeri. . Ez nem okoz észrevehető különbséget a végfelhasználó számára, feltételezve, hogy a végfelhasználó nem tudja megkülönböztetni a pszeudovéletlen számokat a valóban véletlenszerű számoktól. Most azonban választhat egy pszeudovéletlen függvényt, amely titokban torzít egy bizonyos pontszámot – egy bizonyos g függvény összegét, amely minden n-grammon kiértékelődik (n egymást követő token sorozata), néhány kis n esetén –, amely pontszámot szintén kiszámolhat, ha tudja. ennek a pszeudovéletlen funkciónak a kulcsa.”

Tisztában vagyok vele, hogy ez technológiailag kissé zsúfoltnak tűnhet.

A lényeg az, hogy az elkészített esszé folyékonynak tűnik, és az esszé elolvasása után nem lesz képes azonnal felismerni, hogy digitális vízjelet tartalmaz. Annak kiderítéséhez, hogy egy adott esszé tartalmaz-e vízjelet, be kell töltenie az esszét egy speciálisan kialakított detektorba. Az észlelést végző program a szöveg alapján kiszámít egy értéket, és össze tudja hasonlítani azt egy tárolt kulccsal. A leírt megközelítésben a kulcsokat a szállító birtokolja, és egyébként nem lennének elérhetők, így, feltételezve, hogy a kulcsokat titokban tartják, csak a felkent észlelőprogram tudná kiszámítani, hogy az esszé ebben az esetben valószínűleg a ChatGPT-ből származik-e.

A továbbiakban elismeri, hogy ez nem bolondbiztos: „Nos, mindezt le lehet győzni kellő erőfeszítéssel. Például, ha egy másik mesterséges intelligenciát használt a GPT kimenetének átfogalmazására – oké, ezt nem fogjuk tudni észlelni. Másrészt, ha csak ide-oda beszúrsz vagy törölsz néhány szót, vagy átrendezed néhány mondat sorrendjét, akkor is ott lesz a vízjel jel. Mivel ez csak egy n-grammot meghaladó összegtől függ, robusztus az ilyen jellegű beavatkozásokkal szemben.

Egy tanár hozzáférést kaphat egy detektorprogramhoz, amely ellenőrzi a tanulói dolgozatokat. Tegyük fel, hogy a dolog viszonylag egyszerű, ha a tanár megkéri a diákokat, hogy e-mailben küldjék el esszéiket a tanárnak és az automata detektornak. A detektoralkalmazás ezután tájékoztatja a tanárt arról, hogy ebben az esetben mekkora a valószínűsége annak, hogy az esszét a ChatGPT készítette.

Most, ha a detektor bárki számára nyíltan elérhető, akkor „túlteljesítő” diákcsalói lennének, akik egyszerűen befuttatnák esszéiket a detektorba, és egy sor változtatást végrehajtanának, amíg a detektor kis valószínűséggel jelezte, hogy az esszét a generatív származtatta. AI. Inkább a macska-egér. Feltételezhető, hogy a detektort szigorúan védeni kell jelszóhasználattal, vagy más eszközre vagy módszerre van szükség a kriptográfiai megközelítések kezelésére (különféle kulcsalapú és kulcs nélküli fókuszú módszerek is használhatók).

Egy tanár szembesülhet azzal a lehetőséggel, hogy több tucat vagy több száz generatív AI-alkalmazás elérhető az interneten. Ebben az esetben, ha megpróbáljuk mindegyiket rávenni valamilyen digitális vízjel használatára, és mindegyikbe bele kell betáplálni egy esszét, az csak még csábítóbb és logisztikailag bonyolultabb lesz.

Nincs több esszé az osztálytermen kívül

A végzet és a komor perspektíva az, hogy a tanároknak talán fel kell hagyniuk a külső esszéírással. Minden esszét csak az osztályterem ellenőrzött környezetében szabad megírni.

Ezzel sok-sok probléma van.

Tegyük fel, hogy egy diáknak általában tíz órára van szüksége egy adott teljes értékű esszé megírására, amely egy osztályprojekt. Hogyan történne ez egy osztályteremben? Felparcellázod, és megkéred a diákot, hogy néhány napon keresztül írjon egy kis részt az esszéből? Gondolja át, milyen nehézségeket jelent ez.

Egyesek azt állítják, hogy talán túlzásba vitték az ügyet.

A tanároknak úgy kell eljárniuk, ahogyan mindig is tették a diákok általi plágiummal kapcsolatban. A tanár előre kijelenti, hogy a plágium komoly csalási aggodalomra ad okot. Hangsúlyozd, hogy a generatív mesterséges intelligencia használata bármilyen módon csalásnak minősül.

Alkalmazzon jelentős súllyal bíró büntetéseket, például alacsony osztályzatot, elbukott osztályt vagy kizárást az iskolából, ha idáig eljut. A tanulók minden egyes külső esszéfeladatnál írásban igazolják, hogy amit leadtak, az az ő munkájuk (ezt olyan segédeszközök nélkül kell megtenni, mint a generatív mesterséges intelligencia, az internetről való másolás, diáktársak használata, szülő használata, fizetés az elvégzéséért, és hamar). Ezenkívül kérje meg, hogy a tanulók felsorolják a munka elkészítéséhez használt online eszközöket, beleértve különösen a generatív mesterséges intelligencia használatot.

A tanár esetleg detektoralkalmazást használ, vagy nem, hogy megpróbálja megállapítani, hogy a beküldött esszét egy generatív mesterséges intelligencia-alkalmazás valószínű-e. Ez egy potenciálisan megterhelő lépés attól függően, hogy mennyire könnyű használni és elérni az érzékelőket.

A tanároknak feltehetően már intézkedniük kell annak kiderítésére, hogy a kívülről írt esszék jogosnak tűnnek-e. A tanórán belüli esszéírással lehetőség nyílik összehasonlításra és szembeállításra, felismerve azonban, hogy az osztálytermi írásra kevesebb idő jut, és az is akadályozhatja, hogy az online referenciaanyagokhoz nem lehet hozzáférni.

A lényeg az, hogy nem szabad azt az utat választanunk, hogy hirtelen felhagyunk a külső esszéírással. Vannak, akik ezt kiütéses cselekedetnek ítélik, és olyannak, amely a baba fürdővízzel való kidobására emlékeztet (régi mondás, talán érdemes visszavonulni).

Ha a külső írást, mint tanulási tevékenységet teljesen beszüntetik, valószínűleg súlyos és hosszan tartó hátrányai lesznek ennek a látszólag mindennapos oktatási tevékenységnek a tantervből való eltávolításának. Egy kompromisszumról van szó. Hány diák fog csalni a fent említett ellenőrzések és ellensúlyok ellenére? Hány diák nem fog csalni, és ezért továbbra is hasznos oktatási megközelítést alkalmaz az írástudásuk fejlesztésére?

Elméletileg remélhetőleg a csalók aránya elég kicsi lesz ahhoz, hogy a külső írás továbbra is érdemes legyen a diákok túlsúlya miatt.

Következtetés

Az AI elég fejfájást okozhat.

A tanárok számára az AI egyszerre lehet áldás és átok. Akárhogy is, ez azt jelenti, hogy a tanároknak tudniuk kell a mesterséges intelligenciáról, valamint arról, hogy hogyan kell megküzdeni a tanítási tevékenységükhöz kapcsolódó mesterséges intelligencia-fordulatokkal, ami újabb súlyt jelent az amúgy is túlfeszített hátukra és vállukra. Kiáltás a tanároknak mindenhol.

Talán azt kívánhatjuk, hogy az AI eltűnjön.

Nem.

Látod, nem fogjuk visszaforgatni az órát, és kitörölni a generatív MI-t. Aki ezt kéri, az álmodozó. És félretéve, az „És” szót használom e bekezdés harmadik mondatának első szavaként (hoppá, odaadom a kulcsot!), a generatív mesterséges intelligencia itt marad.

Íme egy sugalmazás, amellyel heves vitákat indíthat el: A generatív AI egyre elterjedtebb lesz, és még elképesztőbb és elkeserítőbb képességekkel rendelkezik.

Mikrofon leesik.

Egyelőre az utolsó gondolat.

Shakespeare híresen írta: „Lenni vagy nem lenni: ez a kérdés”.

Biztosíthatom önöket, hogy generatív AI lesz. Már az is.

Ki kell találnunk, hogyan akarjuk, hogy a generatív mesterséges intelligencia belépjen az életünkbe, és hogyan dönt a társadalom az ilyen használat alakítása és irányítása mellett. Ha valaha is okra volt szüksége, hogy a mesterséges intelligencia etikájáról és a mesterséges intelligencia törvényéről gondolkodjon, a generatív mesterséges intelligencia talán arra késztet, hogy megtudja, mik vagyunk, még akkor is, ha nem tudjuk, mik vagyunk (rejtett Shakespeare-hivatkozás).